使用 OpenCV 和 Python 准确寻找水域边缘

Posted 2023-02-21

【中文标题】使用 OpenCV 和 Python 准确寻找水域边缘

【英文标题】：Finding waters edge using OpenCV and Python accurately

【发布时间】：2017-01-18 22:55:22

【问题描述】：

我一直在努力尝试使用 OpenCV/Python 检测水的边缘，我得到的结果相当不准确，并且没有稳健性。 这是我到目前为止所取得的成就： Original Image, output image

Canny Edge detection

我目前正在做的是设置一些变量（高斯模糊的水平、用于 Canny 边缘检测的 sigma 以及测量的水平可以在每个点之间改变的最大偏差），执行“自动”Canny 边缘检测（测量中值像素强度并用于形成上下边界），然后从左下角向上移动以找到第一个“白色”像素。这是在帧的整个长度上以五次的 x 间隔完成的。

计算点的平均 y 值。然后测试每个点，看它是否偏离平均像素太远，偏差限制设置得更早。然后将剩余的点绘制在图像上作为蓝线。在每一帧记录绘制像素的平均值。

30 帧后，计算平均值并将其绘制为红线，然后假定为“真实”水位高度。

有人对更好的方法有任何想法吗？什么会使水的边缘更加突出？这种方法适用于我录制的大多数镜头，但效果不佳。

提前致谢。

【参考方案1】：

我曾处理过类似的问题，希望这些建议可以在某种程度上帮助您：

尝试限制您的搜索区域

：您能假设水位应该在哪里吗？还要考虑正确检测水位。假设在下一帧中水位将不断下降/上升是否安全？会慢慢改变吗？裁剪您的图像，以便仅考虑可以安全假设水位存在的区域。

更改色彩空间

：您可以尝试在 HSV 等其他色彩空间中工作，以便将亮度与色度分开

霍夫变换线检测

：尝试使用此算法搜索图像中的特定水平线或其他形状。

图像不失真

：如有必要，尝试校正图像以纠正曲线，或使用反向透视映射 (IPM) 取消透视。

你也可以考虑改变边缘检测算法。

【讨论】：

类似的情况，但在不同的学科 - 我也使用中值滤波器来消除“热像素”失真。